La calidad de datos indica si la información de tus clientes es confiable para tomar decisiones y activar campañas. Unos datos de calidad están completos (no faltan emails ni teléfonos clave), son correctos (sin errores de formato), son únicos (cada persona aparece una sola vez) y están actualizados (reflejan lo que pasa hoy, no hace seis meses).

¿Por qué importa?

Todo lo que haces con tus datos depende de su calidad. Un segmento mal armado, una predicción poco precisa o un mensaje que nunca llega suelen tener el mismo origen: datos sucios.

• Duplicados: una misma persona registrada tres veces recibe tres mensajes y distorsiona tus métricas.
• Datos incompletos o erróneos: un email mal escrito o un teléfono sin código de país hacen que el mensaje no llegue y afectan la entregabilidad.
• Datos desactualizados: segmentas con una foto vieja y le hablas a un cliente que ya cambió.
• Menos confianza: si el equipo no cree en los números, vuelve a decidir por intuición.

Modo historia

Una tienda online de juguetes prepara una campaña de Navidad. Al revisar su base descubre que muchos clientes aparecen dos veces: una con el email de la web y otra con el documento cargado en el local. Por ejemplo, Paula figuraba como dos clientas de una sola compra, cuando en realidad era una clienta frecuente. Al unificar los registros, la tienda le envía un único mensaje acorde a su historial.

Cómo lo trabajas con Data4Sales

• Identity Resolution une registros duplicados por documento, email o teléfono en un solo cliente.
• Los conectores traen los datos de forma automática desde tus fuentes, sin planillas manuales.
• Los más de 90 atributos por cliente, la segmentación y los clusters se actualizan cada día.
• Todo se integra en un perfil 360° que sirve de base para segmentar, predecir y activar campañas.

Términos relacionados

• Identity Resolution
• Fuentes de datos
• Silos de datos
• Entregabilidad